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단어 임베딩은 저차원 벡터 내에 단어의 의미적 정보를 효과적으로 담는 모델로, 단어의 의미적 정보를 사용하는 여러 자연언어처리 분야에서 미리 학습된 word2vec이 사용되고 있다. 그러나 대량의 텍스트로 학 습된 단어 임베딩 모델은 사람이 가질 수 있는 성, 인종 등에 대한 고정관념 또한 의미 정보로 학습한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 인물 혹은 단체를 지칭하는 단어에 대한 암시적인 감성이 모델을 편향시킬 수 있다는 점에 주목하여, 임베딩 모델 내에서 정서적 고정관념을 드러내는 단어를 탐지하는 방법을 제시하고 고정관념 완화를 위해 인물 개체에 대한 감성 차원이 조정된 임베딩 모델을 제안한다. 실험 결과, 인물 개체에 대한 감성 차원의 임베딩이 증강될수록 모델의 편향성이 심화되었으며, 제안하는 모델은 기존 모델 에 비해 16%의 편향성이 감소되었지만 성능 변화 폭은 1% 이내로 유지되는 것을 확인하였다.

We present a learning framework for grammatical error correction (GEC) that leverages the duality of translation to effectively synthesize training signals from a monolingual corpus through a game of two contrasting agents that are initially trained with a small amount of parallel data. The first agent learns to produce ostensibly natural errors, whereas the second learns to proofread the erroneous output into grammatically correct text. This approach not only alleviates the need for large parallel corpora but also exposes the GEC model to a wider range of error types. Our final model is competitive against the best systems, outperforming some of the strongest models on standard benchmarks.

Although depression is one of the most common mental disorders, the depressed individuals may not be aware of their symptoms at all so that they sometimes miss the appropriate time for treatment. In order to prevent this problem, many researchers looked into social media to figure out depressed individuals by analyzing the differences in language use. While they have recently achieved reasonable performance in detecting depression, especially using deep learning methods, such methods still do not provide a clear way to explain why certain individuals have been detected as depressed. To address this issue, we propose Feature Attention Network (FAN), inspired by the process of diagnosing depression by an expert who has background knowledge about depression. We evaluate the performance of our model on a large scale general forum (Reddit Self-reported Depression Diagnosis) dataset. Experimental results demonstrate that FAN shows good performance with high interpretability despite a smaller number of posts in training data. We investigate different aspects of posts by depressed users through four feature networks built upon psychological studies, which will help researchers to investigate social media posts to find useful evidence for depressive symptoms.

논지가 높은 설득력을 갖기 위해서는 충분한 지지 근거가 필요하다. 논지 내의 주장을 논리적으로 지지할 수 있는 근거 자료 추출의 자동화는 자동 토론 시스템, 정책 투표에 대한 의사 결정 보조 등 여러 어플리케이션의 개발 및 상용화를 위해 필수적으로 해결되어야 한다. 하지만 웹문서로부터 지지 근거를 추출하는 시스템을 위해서는 다음과 같은 두 가지 연구가 선행되어야 하고, 이는 높은 성능의 시스템 구현을 어렵게 한다: 1) 논지의 주제와 직접적인 관련성은 낮지만 지지 근거로 사용될 수 있는 정보를 확보하기 위한 넓은 검색 범위, 2) 수집한 정보 내에서 논지의 주장을 명확하게 지지할 수 있는 근거를 식별할 수 있는 인지 능력. 본 연구는 높은 정밀도와 확장 가능성을 가진 지지 근거 추출을 위해 다음과 같은 단계적 지지 근거 추출 시스템을 제안한다: 1) TF-IDF 유사도 기반 관련 문서 선별, 2) 의미적 유사도를 통한 지지 근거 1차 추출, 3) 신경망 분류기를 통한 지지 근거 2차 추출. 제안하는 시스템의 유효성을 검증하기 위해 사설 4008개 내의 주장에 대해 웹 상에 있는 845675개의 뉴스에서 지지 근거를 추출하는 실험을 수행하였다. 주장과 지지 근거를 주석한 정보에 대하여 성능 평가를 진행한 결과 본 연구에서 제안한 단계적 시스템은 1,2차 추출 과정에서 각각 0.41, 0.70의 정밀도를 보였다. 이후 시스템이 추출한 지지 근거를 분석하여, 논지에 대한 적절한 이해를 바탕으로 한 지지 근거 추출이 가능하다는 것을 확인하였다.

긴장이라는 측면은 의사소통을 하거나 글을 읽을 때 사람에게 항상 영향을 주고 있다. 긴장의 개념은 자연언어처리 분야에서 광범위한 의미로 사용되어 왔는데, 본 논문은 이런 개념 중 강연과 같은 한 방향 대화에서 화자의 말에 대하여 청중이 가지는 긴장도에 집중하여 이를 정량화하는 방법을 제안한다. 한 명의 저자에 의해 서술된 문서에 긴장도 개념을 적용함에 있어, 한 방향 대화에서의 긴장도를 정량화하는 본 연구는 긴장도 개념을 일반 문서에 적용할 때에 보다 용이하게 활용될 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 화자의 말에 대한 청중의 긴장도가 주석되어 있는 새로운 말뭉치를 구축하였다. 또한 문맥을 고려하여 긴장도를 예측할 수 있는 모델과 이에 따른 긴장도 분류 성능에 대한 실험 결과를 통하여 자동 긴장도 분류가 계산적으로 가능하다는 것을 보인다.

본 연구에서는 분산 표상 기법으로 텍스트에서 사전상의 의미로 사용되지 않은 어휘(이하, 비표준 의미 어휘)를 탐지하는 모델을 제안한다. 어휘의 어형은 동일하나 비표준 의미로 사용되는 경우를 판단하는 것은 자동화된 텍스트 분석 및 오역의 문제를 해결하는 데 중요한 요소이다. 본 연구에서는 분산 표상 기법으로 생성된 문맥 및 대상 단어 벡터를 이용하여, 대상 단어가 주어진 문맥 내에서 적합한지를 검증하고 대상 단어가 비표준 의미로 사용되었는지 여부를 판단한다. 본 연구에서는 기존 연구에서의 문맥 벡터 생성 방식이 지니는 문제점을 해결하기 위해, 통합적인 문맥 정보를 표상하는 방법과 문맥 내 단어들의 가중치를 주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 트위터 데이터를 이용한 실험에서 기존에 제안된 모델보다 더 높은 성능을 보였다.

우울증은 개인의 일상 기능 저하 및 다양한 사회적 문제를 야기할 수 있기 때문에 조기 진단이 중요하다. 이러한 조기 진단의 시도로서, 본 연구는 소셜 미디어 텍스트를 이용하여 사용자들의 우울증 여부를 예측하는 모델을 제안한다. 본 연구에서는 비정형 텍스트인 소셜 미디어 텍스트 상에서 기존의 어휘 기반 모델이 지닌 한계점인 어휘 매칭 문제 및 우울증을 겪고 있지 않은 사용자들의 우울증 관련 어휘 사용과 관련한 문제점을 해결하기 위해, 보다 심층적인 언어학적 패턴을 이용한 모델을 제시한다. 본 연구의 실험을 통해 사용자의 우울증 여부를 예측함에 있어 언어학적 패턴을 함께 적용할 경우 단순한 어휘 기반 모델에 비해 더욱 효과적임을 확인할 수 있었다.

Genetic information in the literature has been extensively looked into for the purpose of discovering the etiology of a disease. As the gene-disease relation is sensitive to external factors, their identification is important to study a disease. Environmental influences, which are usually called Gene-Environment interaction (GxE), have been considered as important factors and have extensively been researched in biology. Nevertheless, there is still a lack of systems for automatic GxE extraction from the biomedical literature due to new challenges: (1) there are no preprocessing tools and corpora for GxE, (2) expressions of GxE are often quite implicit, and (3) document-level comprehension is usually required. We propose to overcome these challenges with neural network models and show that a modified sequence-to-sequence model with a static RNN decoder produces a good performance in GxE recognition.